Toward dynamic isotopomer analysis in the rat brain <i>in vivo</i>: automatic quantitation of <sup>13</sup>C NMR spectra using LCModel
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The LCModel method was adapted to analyze localized in vivo (13)C NMR spectra obtained from the rat brain in vivo at 9.4 T. Prior knowledge of chemical-shifts, J-coupling constants and J-evolution was included in the analysis. Up to 50 different isotopomer signals corresponding to 10 metabolites were quantified simultaneously in 400 microl volumes in the rat brain in vivo during infusion of [1,6-(13)C(2)]glucose. The analysis remained accurate even at low signal-to-noise ratio of the order of 3:1. The relative distribution of isotopomers in glutamate, glutamine and aspartate determined in vivo in 22 min was in excellent agreement with that measured in brain extracts. Quantitation of time series of (13)C spectra yielded time courses of total (13)C label incorporation into up to 16 carbon positions, as well as time courses of individual isotopomer signals, with a temporal resolution as low as 5 min (dynamic isotopomer analysis). The possibility of measuring in vivo a wealth of information that was hitherto accessible only in extracts is likely to expand the scope of metabolic studies in the intact brain.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle